(学习这部分内容大约需要1.3小时) 摘要 马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC) 是一类近似采样算法. 它通过一条拥有稳态分布 \(p\) 的马尔科夫链对目标分布 \(p\) 进行采样. 预备知识 学习MCMC需要以下预备知识 条件分布: MCMC常常被用于从条件分布中采样. 蒙特卡洛估计(Monte Carlo estimation) 马尔科夫链(Markov chains) 学习目标 知道基本的问题设定: 即你希望从一个难以处理的分布中采样近似样…

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可…

https://blog.csdn.net/m0_38088359/article/details/83480258 https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/50499898 https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/51755242 https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/50543457…

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困…

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为…

马尔可夫模型(Markov Model)是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理等应用领域.经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具. 以下利用一篇英文演讲来实现简单得文字生成器,结果其实是一个胡言乱语得结果,但我们可以通过这个类型粗略理解机器学习,首先英文演讲文章的链接:http://pythonscraping.com/files/inaugurationSpeech.txt 以及我上一篇处理该文章的博客链接:htt…

万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法  2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法  隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说:语音识别.自然语言处理.生物信息.模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫,这个名字感觉就像高斯一样,无时无刻的渗透在你的生活中,这里给出马尔科夫链的相关解释供参考: 马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程,是具有马尔科夫性质的随机变量的一个数…

4.1 引言 现在要研究的是这样一种过程: 表示在时刻的值(或者状态),想对一串连续时刻的值,比如:,, ... 建立一个概率模型. 最简单的模型就是:假设都是独立的随机变量,但是通常这种假设都是没什么根据的,也缺乏研究的意义. 举例来说的话,如果用来代替某个公司,比如Google,在个交易日之后的股票价格. 那么说第天的股票价格和之前第天,第天,第乃至第天的股票价格一点关系都没有,这样是说不过去的. 但是说第天股票的收盘价格依赖于第天的收盘价格还是有点道理的. 同样还可以做出这样的合理假设:在…

写在前面的话:从今日起,我会边跟着硅谷大牛Siraj的MOVE 37系列课程学习Reinforcement Learning(强化学习算法),边更新这个系列.课程包含视频和文字,课堂笔记会按视频为单位进行整理. 课程表地址:https://github.com/llSourcell/Move_37_Syllabus 带字幕课程视频地址:https://www.bilibili.com/video/av31518766 本课作为导论,大致普及了一下机器学习和强化学习的概念和用途.其次,捎带介绍了一…

前言 你清茶园不是人待的地方! 里面的个个都是人才,说话又好听--就是我太菜了啥也听不懂,这次期中还考的贼**烂,太让人郁闷了. 最近课上讲这个马尔科夫链蒙特卡罗方法,我也学得一塌糊涂.这时我猛然想起了自己的博客园密码(雾),来更个博客吧. [Warning] 本人数学水平差劲,下文用词不严谨.缺少部分证明,请酌情阅读.若出锅,欢迎指正. 啥是马尔科夫链? 马尔科夫链(Markov Chain),简单来说就是一个用来随机游走的有向图,每条边(u, v)的边权\(p_{uv}\)代表"当前在u,下…